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data
Getting the data ready
Mining the data
Getting useful results
Identifying actions
Implementing the actions
Evaluating the benefits
Determining what to do next
Carrying out the next cycle
4.Selection of Data mining Tools
Data mini
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Data Mining Tool)에 대한 연구 및 조사는 정보수집응용에 대한 이해 및 지식발견(discovery of knowledge)과정을 고도화하고 1. 소개
2. 정보수집작업(Data Mining Task)
(1) 종속분석(Dependency Analysis)에 의한 정보수집
(2) 분류 식별법(Class Identification)
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Database Management System product.
For the purpose of this white paper, the groups covered will be: Availability, Scalability, Security, Interoperability, Manageability, Programmability, Ease of Use, Data Warehousing, Data Mining, and Mobility.
This white paper will also highlight the strengths a
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mining)의 등장배경
4)데이터마이닝(date mining)의 적용
5)데이터마이닝(date mining)의 수행과정
6)데이터마이닝(date mining)기법
7)데이터마이닝(date mining) 관련기술
8)데이터마이닝(date mining)과 관련된 사회적 문제
9)데이터웨어하우스(Datawarehouse)
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data-mining.co.kr> (2004.6)
▶중알일보, 2002/08/26
▶동아일보, 2002/08/27
▶조선일보, 2002/05/23
▶매일경제, 2004/5/01
▶ “한국은행 경제통계시스템” 한국은행
<http://ecos.bok.or.kr> (2004.5)
▶ “통계청 주요통계지표” 통계청
<http://www.nso.go.kr/newcm
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Data만을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하지만
모델링의 과적합을 고려한다면 Modeling B를 선택하는 것이 바람직하다고
볼 수 없다.
1. Mining소개 - 데이터마이닝 이란?
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duling, 공정 제어(manufacturing control)의 문제, 화학 약품의 공정 과정(chemical process)의 최적화, 에너지 소비(energy consumption)의 최소화 혹은 품질관리(quality control)와 자동화된 검사(automated inspection)에서도 Data Mining 기법이 쓰여지고 있다.
6) 보건 의
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데이타 웨어하우스 활성화에 따른 데이타 마이닝 구축 필요성에 대한 인식의 확산
컴퓨팅 능력의 향상에따른 데이터 마이닝을 위한 대량의 연산을 소화하는 것이 가능
2.Data Mining의 배경 및 동향
국내 동향
발전 단계
한국 IBM , 한국 SAS,
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Mining에서 인적요소의 역할은 매우 중요하다. 즉 사람에 의한 판단은 mining 과정에서 매우 중요하며, mining된 결과를 비교·평가하고 이를 실제 업무에 어떻게 활용할 것인가를 판단하는 것 역시 사람만이 가능하기 때문이다. 데이터마이닝
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Data Archeology(정보고고학 ), Data Pattern Processing(자료패턴처리 ) 등으로도 불리운다. 데이터 마이닝이란 말은 대부분 통계학자들과 데이터베이스 학자들이 최근 MIS 분야와 경영분야에서 사용하는 말이다. 관련 용어로 데이터 웨어하우징, 의사결
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